全球科技股遭“史诗级”抛售 机构们怎么看？

　　民主党横扫中期选举次日，美股遭遇“解放日”关税风暴以来最惨烈的抛售，恐慌情绪也蔓延至亚太市场。

　　当“反数据中心”浪潮撞上AI信仰松动，机构普遍认为，需求其实并未消失，审批延期或带来资本开支后移，但产业方向难以彻底掉头。

　　全球科技股全线崩跌

　　美东时间周四，美股三大指数全线重挫。截至收盘，道指跌3.44%；标普500指数跌4.36%，创2025年4月以来最大单日跌幅；纳指跌5.52%，纳斯达克100指数重挫6.4%，单日市值蒸发约2.3万亿美元，创2020年3月以来最大单日跌幅；VIX恐慌指数一度飙升70%。

　　AI与芯片产业链成为抛售重灾区：费城半导体指数暴跌12.25%，30只成分股全线下跌。个股方面，闪迪跌22.26%，美光科技跌17.46%，西部数据跌17.35%，希捷科技跌16.25%，AMD跌17.26%，SK海力士ADR跌13.40%，英特尔跌逾10%，高通、阿斯麦跌超9%；英伟达重挫9.26%，特斯拉跌10.77%，SpaceX跌9%，CoreWeave再跌约10%。美股科技七巨头市值一夜蒸发约1.04万亿美元。

　　周五亚太早盘，抛售情绪全面蔓延。韩国KOSPI指数跌至熔断，三星电子、SK海力士盘中均跌10%；日经225指数一度跌6.2%，较6月高点回撤约20%，重仓OpenAI及数据中心项目的软银集团盘中一度暴跌16%。

　　值得一提的是，隔夜中概股表现相对坚挺，A股虽难以“独善其身”——创业板指低开4.99%，“易中天”集体低开超10%，东山精密、沪电股份等开盘跌停，但截至发稿，跌幅已明显收窄。

　　有观点认为，在全球市场大动荡中，中国、印度等市场对美国AI资本开支的依赖度相对较低，或被资金视为分散配置的目的地。

　　民主党大胜后的监管重定价？

　　11月3日美国中期选举，民主党横扫国会参众两院，尤其拿下了得克萨斯、南卡、堪萨斯等多个传统“红州”，市场由此迅速重定价“AI监管趋严”预期。据瑞银此前报告，若民主党同时控制国会两院，金融机构及数据中心相关企业可能面临更严格的监管审查。

　　最新报道称，得克萨斯州候任州长吉娜?伊诺霍萨表示，在出台保护得州民众的相关举措前，必须叫停当前的数据中心项目。“并不反对数据中心产业本身，但反对现行政策下科技巨头享受大额税收减免、无序消耗水电资源、成本向普通居民转嫁的模式。我们可以在符合条件的前提下，与马斯克及其旗下企业保持良好合作关系。”（注：得州是美国三大数据中心重镇之一，共和党“头号金主”此前已将旗下核心业务迁至得州。）

　　南卡罗来纳州民主党人安妮·安德鲁斯在周二的胜选演讲中表示，选民们选择了一个“由居住在我们社区的人们，而不是华盛顿特区的亿万富翁或数据中心公司来决定社区相关事宜的南卡罗来纳州”。

　　需要特别注意的是，当前审批约束仅限于州级的局部暂停，全美层面并无相关禁令。

　　此外，AI交易的内部裂缝也尚未愈合。谷歌、亚马逊、英特尔最新财报暴露出的现金流问题，以及部分公司业绩增速放缓，都进一步加剧了市场对巨额AI投入回报周期问题的担忧。

　　短期定价监管风险，长期锚定资本开支周期

　　摩根士丹利选后报告认为，民主党取胜或推动数据中心监管收紧、项目延期，但AI投资大周期不会改变。

　　该行公共政策研究主管萨尔瓦托此前强调，联邦层面全面暂停的可能性低，真正的约束杠杆握在州与地方手中。

　　安联投资股票首席投资总监赫尔德曼表示，长远看，数据中心建设不会受很大影响，部分项目或延期、迁址；预计2026年美国企业盈利增长约33%，稳健盈利仍是美股重要支撑，科技股焦点正从AI基建相关企业转向能把AI应用转化为持续盈利的公司。

　　当然也有“逆势看多”者。高盛欧洲股票交易主管普里沃罗茨基认为，选举结果反而可能促使科技企业把资本开支提前至2027年，赶在规划政策调整前完成交易；已投产算力资产价值将抬升，利好亚马逊、微软、Alphabet等云巨头。其判断AI个股已被“抛售至超跌”，不确定性消退后主要指数有望上行。

　　据伯恩斯坦测算，约244吉瓦、占在建项目总量55%的产能面临政治风险。该行同时强调，在受影响地区，数据中心项目占当地州GDP的比重已达8%，经济利益最终或将压过政治阻力。

　　在财通证券看来，AI发展大规模降速可能性低。民主党不愿站到科技资本对立面，且即便通过相关法案，特朗普仍可否决。此次更多是利用民众对AI发展速度与数据中心影响的不满情绪争取选票，而非让产业方向彻底掉头。

　　“中期选举落地，投资人对美国AI基建的节奏风险担忧显著提升，我们认为对2027年数据中心交付影响较为有限，28年受多方因素不确定性较高。”

　　中金公司最新研报指出，长期来看，仍看好硬件的升级下算力降本将持续推动AI应用在多领域的发展和落地，建议关注壁垒较高、供给扩张谨慎的GPGPU、先进制程、存储、成长性好的光通信、AI ASIC 等环节。同时，建议关注下一代大参数模型性能的突破，以及token成本下降中Agentic AI等应用拐点的到来。